Wireless sensor networks (WSNs) have emerged as an attractive and key research area over the last decade. Time synchronization is a vital part of infrastructure for any distributed system. In embedded sensor networks, time synchronization is an essential service for correlating data among nodes and communication scheduling. This is realized by exchanging messages that are time stamped using the local clocks on the nodes. Various time synchronization protocols have been proposed aiming to attain high synchronization accuracy, high efficiency and low communication overhead. However, it requires that the time between resynchronization intervals to be as large as possible to obtain a system which is energy efficient having low communication overhead. This paper presents a simple but effective skew compensation algorithm that measures the skew rate of the sensor nodes with respect to the reference node and calibrates itself to compensate for the difference in the frequencies of the nodes. The proposed method can be incorporated with any existing time synchronization protocol for WSNs.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.158-170
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2021
Virtualization technologies are being adopted and broadly utilized in many fields and at different levels. In cloud computing, achieving load balancing across large distributed virtual machines is considered a complex optimization problem with an essential importance in cloud computing systems and data centers as the overloading or underloading of tasks on VMs may cause multiple issues in the cloud system like longer execution time, machine failure, high power consumption, etc. Therefore, load balancing mechanism is an important aspect in cloud computing that assist in overcoming different performance issues. In this research, we propose a new approach that combines the advantages of different task allocation algorithms like Round robin algorithm, and Random allocation with different threshold techniques like the VM utilization and the number of allocation counts using least connection mechanism. We performed extensive simulations and experiments that augment different scheduling policies to overcome the resource utilization problem without compromising other performance measures like makespan and execution time of the tasks. The proposed system provided better results compared to the original round robin as it takes into consideration the dynamic state of the system.
In order to deploy the large-scale energy storage (ES) service in the various industry, it is very important to develop a business model with high technological and economic feasibility through detailed valuation of cost and expected benefits. In relation to this, this paper established an optimal scheduling plan for electric vehicle charging stations connected with photovoltaic (PV) and ES technologies in Korea using the distributed energy resource valuation tool and analyzed the feasibility of the project. In addition, the impact of incentives such as REC (Renewable Energy Certificate) to be given to electric vehicle charging stations in accordance with the relevant laws to be revised in the future was analyzed. As a results, the methodology presented in this paper are expected to be used in various ways to analyze the feasibility of various business models linked to renewable energy and ES technologies as well as the electric vehicle market.
기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 메타데이타 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수 사용자들이 Broker서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이타에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 Load Balancing 시스템을 제안한다. 또한 기존의 방식들과 비교실험을 통하여 제안하는 Load Balancing 시스템의 스케줄링 기법이 빠르다는 것을 보여준다.
본 논문은 실시간 트랜잭션 시스템(Real-Time Transaction System)에 하위 트랜잭션(subtransaction) 개념을 도입한 새로운 확장모델을 제시하였다. 제안된 모델은 J. Moss 모델을 실시간 단일 프로세스에 특정한 시간제약을 부과함으로 확장되었으며, 이를 기반으로 통합된 동시성 제어와 스케줄링 알고리즘이 개발되었다. 이는 Sha의 우선 순위 제한 알고리즘에 기반하여 확장된 알고리즘으로, 실시간 트랙잭션의 시간제약을 보장함과 동시에 데이터베이스의 일관성도 함께 유지한다. 본 논문은 제안된 실시간 중첩 트랜잭션 모델이 무한정한 블록킹(blocking)과 데드락(dead lock)을 방지함과 동시에 실시간 트랜잭션의 직렬화도 유지함을 증명하였으며, 또한 트랜잭션의 상위 바운드를 설정하고, 고정 우선순위 기반 방법(Rate-Monotonic Priority Assignment)을 적용함으로 스케줄링 가능성을 분석하였다. 본 연구는 다중 및 분산 실시간 중첩 트랜잭션 모델로 확장하기 위한 첫 단계이며, 또한 최근 관심을 모으는 웹기반 실시간 멀티미디어 데이터베이스 모델로 확장이 가능한 것으로 추정된다.
건설 프로젝트는 갈수록 대형화${\cdot}$복잡화되고 있으며, 이에 따라 대형 건설업체들은 시간적${\cdot}$지리적으로 상이한 환경의 많은 프로젝트를 수행하는 것이 오늘날의 현실이다. 이러한 흐름에 따라 Collaboration System을 포함한 여러 종류의 웹 기반 정보시스템들을 구축${\cdot}$활용하고 있는 실정이다. 그러나, 시스템들의 내용을 살펴보면, 2차원 평면 위주의 도면 및 Picture들을 활용하여 공사 진행 정도 및 현황을 체크하고 확인하는데 국한되어 있다. 따라서, 해외-본사 간 지리적${\cdot}$문화적 차이가 존재하는 상이한 환경에서 설계 변경 등과 같은 문제 발생 시 원활한 문제 해결 저해 및 시간적 지연을 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 세부적으로 Web 3D 및 3D 라이브러리들을 소개하고, 결과적으로 Web 3D을 이용한 3차원 공사 구조물 모델링 활용 방안을 제시해 보고자 한다.
슈퍼컴퓨팅 자원들은 주로 MPI와 같은 메시지 교환 인터페이스에 기반한 통신 집적도가 높은 고성능 컴퓨팅(HPC: High Performance Computing) 응용 분야를 지원하는데 활용되어 왔다. 반면에, 대규모 계산처리 컴퓨팅(HTC: High Throughput Computing) 방식의 패러다임은 주로 계산 집적도가 높고(상대적으로 적은 I/O 연산), 독립적인(작업들 간의 통신이 적음) 많은 수의 작업을 처리하는 것을 요구하고 있다. 국내에서도 고에너지 물리, 신약개발, 핵물리와 같은 연구 분야를 중심으로 대규모 컴퓨팅 자원을 요구하는 계산처리에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 HTC 과학 응용들에 대한 효율적인 지원을 국가차원의 슈퍼컴퓨팅 분산 환경에서 제공하기 위해 연구/개발되어진 대규모 계산처리 서비스(HTCaaS: High Throughput Computing as a Service)의 전체 구조 및 구성 요소, 실행 시나리오 및 실제 응용 적용 사례 등에 대해 서술한다.
최근 대용량의 스트림 데이터를 분산 처리하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 실시간 스트림 데이터의 점진적 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 처음 스트림 데이터가 입력되면 임시 큐에 데이터를 저장하고 마스터 노드에 저장되어 데이터와 비교과정을 통해 마스터 노드에 동일한 데이터가 있는 경우 마스터 노드에서 가지고 있는 노드의 정보를 이용하여 해당 노드의 메모리에서 기존 처리 결과를 재사용한다. 기존 처리 결과가 없다면 처리하고 처리 결과를 메모리에 저장한다. 분산 환경에서 점진적인 스트리밍 데이터 처리를 위해 노드의 작업 지연을 계산하여 노드의 부하를 파악하고 처리 시간 계산을 통해 각 노드의 성능을 고려한 잡 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 질의 수행 시간 비교를 위한 성능평가를 수행한다.
본 논문에서는 대규모의 작업을 고성능으로 처리하기 위한 Many-Task Computing(MTC) 기술을 기존의 빅데이터 처리 플랫폼인 Hadoop에 적용하기 위한 MOHA(Many-Task Computing on Hadoop) 프레임워크에 대해 기술한다. 세부적으로는 MOHA의 기본 개념과 개발 동기, 분산 작업 큐에 기반한 PoC(Proof-of-Concept) 수행 결과를 제시하고 향후 연구 방향에 대해서 논의하고자 한다. MTC 응용은 각각의 태스크들이 요구하는 I/O 처리량은 상대적으로 많지 않지만, 동시에 대량의 태스크들을 고성능으로 처리해야하고 이들이 파일을 통해서 통신한다는 특징을 가지고 있다. 따라서 기존의 상대적으로 큰 데이터 블록 사이즈에 기반한 Hadoop 응용과는 또 다른 패턴의 데이터 집약형 워크로드라고 할 수 있다. 이러한 MTC 기술과 빅데이터 기술의 융합을 통해 멀티 응용 플랫폼으로 진화하고 있는 Hadoop 생태계에 신규 프레임워크로서 대규모 계산과학 응용을 실행할 수 있는 MOHA를 추가하여 기여할 수 있을 것이다.
수중로봇 S/W 프레임웍은 센서 데이터 처리, 추진기 제어, 인지 및 행위 제어 등의 다양한 하위모듈로 구성된다. 로봇의 성능은 알고리즘 자체의 우수성 뿐 아니라 그 구현에도 큰 영향을 받는데, 효과적인 구현에 가장 큰 영향을 미치는 부분 중의 하나는 모듈간의 신호 및 데이터 전달을 담당하여 센싱 및 제어 주기에 영향을 주는 데이터 공유 모듈의 효율성이다. 이상적인 데이터 공유 모듈은 시스템의 H/W 및 S/W 구성에 상관없이 데이터 싱크로부터 데이터 소스에 지연 없이 접근할 수 있게 해야 한다. 그러나 실제에 있어서는 시스템 구성 특성에 의한 데이터 소스 모듈의 접근 처리 용량 한계, 네트워크 지연 및 운영체제의 스케쥴링 등으로 인하여 다양한 접근 지연이 요인이 존재한다. 본 논문은 수중로봇과 같이 소수의 컴퓨터로 이뤄진 소규모 분산시스템에서 이러한 접근 지연을 효과적으로 처리하기 위한 데이터 공유 모듈 구조 및 프로그래밍 모델을 제안하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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